Görme Engelli Bireylerin Günlük Yaşamda Karşılaştıkları Zorluklara Yenilikçi Bir Çözüm: Derin Öğrenme Tabanlı Akıllı Asistan Tasarımı ve Geliştirilmesi

Mehmet Ali Yalçınkaya; Murat Işık; Elanur Kaşçıoğlu; Hatice Nur Kaya

Makale detayları

Görme Engelli Bireylerin Günlük Yaşamda Karşılaştıkları Zorluklara Yenilikçi Bir Çözüm: Derin Öğrenme Tabanlı Akıllı Asistan Tasarımı ve Geliştirilmesi

Yazarlar:

Mehmet Ali Yalçınkaya | Murat Işık | Elanur Kaşçıoğlu | Hatice Nur Kaya

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Görüntü İşleme | Örüntü Tanıma | Derin Öğrenme | Bilgisayar Yazılımı

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.595-606

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328167

pISSN:

1309-8640

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ AI ve görüntü işleme teknolojileri, özellikle görme engelli bireylerin günlük yaşantılarını kolaylaştırmak adına önemli imkanlar sunmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada, görme engelli bireyler için geliştirilmiş, yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı bir mobil uygulama sunulmaktadır. Bu bağlamda, sesli komutları algılayabilen ve kullanıcıya yine sesli geri bildirim sağlayan bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamanın en önemli bileşeni nesne tanıma modülüdür. Söz konusu modül kamera görüntüsü üzerinden anlık olarak ortamdaki nesneleri sınıflandırmakta, kullanıcıya göre nesnenin konumunu belirlemekte ve tüm bu bilgileri kullanıcıya sesli olarak iletmektedir. Geliştirilen uygulamada nesne tanıma için MobileNetV2 modeli kullanılmıştır. İlk olarak MobileNet derin öğrenme modelinin iki versiyonu v1, v2 genişletilmiş Pascal VOC veri seti üzerinde test edilmiş ve MobilNetv2 modelinden 94 başarı oranı elde edilmiştir. Daha sonra söz konusu model, mobil uygulama içerisine nesne tanıma işlevi için entegre edilmiştir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen mobil uygulamanın görme engelli bireyler için sunduğu diğer modüller ise, metin okuma, sesli navigasyon ve konum tabanlı hava durumu servisidir. Sonuç olarak bu çalışma ile, yapay zekâ ve görüntü işleme teknolojilerinin sosyal etki yaratma potansiyelini göstermek ve görme engellilere yönelik teknolojik çözümlerin geliştirilmesinde bir katkı sağlamak amaçlanmıştır.

 Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ AI ve görüntü işleme teknolojileri, özellikle görme engelli bireylerin günlük yaşantılarını kolaylaştırmak adına önemli imkanlar sunmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada, görme engelli bireyler için geliştirilmiş, yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı bir mobil uygulama sunulmaktadır. Bu bağlamda, sesli komutları algılayabilen ve kullanıcıya yine sesli geri bildirim sağlayan bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamanın en önemli bileşeni nesne tanıma modülüdür. Söz konusu modül kamera görüntüsü üzerinden anlık olarak ortamdaki nesneleri sınıflandırmakta, kullanıcıya göre nesnenin konumunu belirlemekte ve tüm bu bilgileri kullanıcıya sesli olarak iletmektedir. Geliştirilen uygulamada nesne tanıma için MobileNetV2 modeli kullanılmıştır. İlk olarak MobileNet derin öğrenme modelinin iki versiyonu v1, v2 genişletilmiş Pascal VOC veri seti üzerinde test edilmiş ve MobilNetv2 modelinden 94 başarı oranı elde edilmiştir. Daha sonra söz konusu model, mobil uygulama içerisine nesne tanıma işlevi için entegre edilmiştir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen mobil uygulamanın görme engelli bireyler için sunduğu diğer modüller ise, metin okuma, sesli navigasyon ve konum tabanlı hava durumu servisidir. Sonuç olarak bu çalışma ile, yapay zekâ ve görüntü işleme teknolojilerinin sosyal etki yaratma potansiyelini göstermek ve görme engellilere yönelik teknolojik çözümlerin geliştirilmesinde bir katkı sağlamak amaçlanmıştır.

 Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ AI ve görüntü işleme teknolojileri, özellikle görme engelli bireylerin günlük yaşantılarını kolaylaştırmak adına önemli imkanlar sunmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada, görme engelli bireyler için geliştirilmiş, yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı bir mobil uygulama sunulmaktadır. Bu bağlamda, sesli komutları algılayabilen ve kullanıcıya yine sesli geri bildirim sağlayan bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamanın en önemli bileşeni nesne tanıma modülüdür. Söz konusu modül kamera görüntüsü üzerinden anlık olarak ortamdaki nesneleri sınıflandırmakta, kullanıcıya göre nesnenin konumunu belirlemekte ve tüm bu bilgileri kullanıcıya sesli olarak iletmektedir. Geliştirilen uygulamada nesne tanıma için MobileNetV2 modeli kullanılmıştır. İlk olarak MobileNet derin öğrenme modelinin iki versiyonu v1, v2 genişletilmiş Pascal VOC veri seti üzerinde test edilmiş ve MobilNetv2 modelinden 94 başarı oranı elde edilmiştir. Daha sonra söz konusu model, mobil uygulama içerisine nesne tanıma işlevi için entegre edilmiştir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen mobil uygulamanın görme engelli bireyler için sunduğu diğer modüller ise, metin okuma, sesli navigasyon ve konum tabanlı hava durumu servisidir. Sonuç olarak bu çalışma ile, yapay zekâ ve görüntü işleme teknolojilerinin sosyal etki yaratma potansiyelini göstermek ve görme engellilere yönelik teknolojik çözümlerin geliştirilmesinde bir katkı sağlamak amaçlanmıştır.

 Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zekâ AI ve görüntü işleme teknolojileri, özellikle görme engelli bireylerin günlük yaşantılarını kolaylaştırmak adına önemli imkanlar sunmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada, görme engelli bireyler için geliştirilmiş, yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı bir mobil uygulama sunulmaktadır. Bu bağlamda, sesli komutları algılayabilen ve kullanıcıya yine sesli geri bildirim sağlayan bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamanın en önemli bileşeni nesne tanıma modülüdür. Söz konusu modül kamera görüntüsü üzerinden anlık olarak ortamdaki nesneleri sınıflandırmakta, kullanıcıya göre nesnenin konumunu belirlemekte ve tüm bu bilgileri kullanıcıya sesli olarak iletmektedir. Geliştirilen uygulamada nesne tanıma için MobileNetV2 modeli kullanılmıştır. İlk olarak MobileNet derin öğrenme modelinin iki versiyonu v1, v2 genişletilmiş Pascal VOC veri seti üzerinde test edilmiş ve MobilNetv2 modelinden 94 başarı oranı elde edilmiştir. Daha sonra söz konusu model, mobil uygulama içerisine nesne tanıma işlevi için entegre edilmiştir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen mobil uygulamanın görme engelli bireyler için sunduğu diğer modüller ise, metin okuma, sesli navigasyon ve konum tabanlı hava durumu servisidir. Sonuç olarak bu çalışma ile, yapay zekâ ve görüntü işleme teknolojilerinin sosyal etki yaratma potansiyelini göstermek ve görme engellilere yönelik teknolojik çözümlerin geliştirilmesinde bir katkı sağlamak amaçlanmıştır.

Makale detayları

Görme Engelli Bireylerin Günlük Yaşamda Karşılaştıkları Zorluklara Yenilikçi Bir Çözüm: Derin Öğrenme Tabanlı Akıllı Asistan Tasarımı ve Geliştirilmesi

Yazarlar:

Mehmet Ali Yalçınkaya | Murat Işık | Elanur Kaşçıoğlu | Hatice Nur Kaya

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Görüntü İşleme | Örüntü Tanıma | Derin Öğrenme | Bilgisayar Yazılımı

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.595-606

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328167

pISSN:

1309-8640

Görme Engelli Bireyler

Nesne Tanıma

MobilNetV2

Yapay Zekâ

Derin Öğrenme

Toplumsal Katkı

Sayı

Makale detayları

Görme Engelli Bireylerin Günlük Yaşamda Karşılaştıkları Zorluklara Yenilikçi Bir Çözüm: Derin Öğrenme Tabanlı Akıllı Asistan Tasarımı ve Geliştirilmesi

Yazarlar: Mehmet Ali Yalçınkaya | Murat Işık | Elanur Kaşçıoğlu | Hatice Nur Kaya

Yayıncı: Dicle University

Ana Başlıklar: Görüntü İşleme | Örüntü Tanıma | Derin Öğrenme | Bilgisayar Yazılımı

Dergi: Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.595-606

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001328167

pISSN: 1309-8640

Görme Engelli Bireyler

Nesne Tanıma

MobilNetV2

Yapay Zekâ

Derin Öğrenme

Toplumsal Katkı

Sayı

Yazarlar:

Mehmet Ali Yalçınkaya | Murat Işık | Elanur Kaşçıoğlu | Hatice Nur Kaya

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Görüntü İşleme | Örüntü Tanıma | Derin Öğrenme | Bilgisayar Yazılımı

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.595-606

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328167

pISSN:

1309-8640